Sistema de Business Intelligence aplicado aos Grupos de Diagnósticos Homogéneos

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1 Sistema de Business Intelligence aplicado aos Grupos de Diagnósticos Homogéneos por Manuel Pedro Antunes Barrento Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação pelo Instituto Superior de Estatística e Gestão da Informação da Universidade Nova de Lisboa 1

2 SISTEMA DE BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO AOS GRUPOS DE DIAGNÓSTICOS HOMOGÉNEOS Dissertação Orientada por: Professor Doutor Miguel de Castro Simões Ferreira Neto Professora Doutora Maria do Rosário Oliveira Martins Novembro

3 Índice 1 Agradecimentos Resumo Abstract Lista de Figuras Siglas Introdução Enquadramento da necessidade do projecto Objectivo Business Intelligence Arquitectura da Business Intelligence Componente Analítica e Arquitectura da Business Intelligence Gestão de dados Ferramentas e Processos de Transformação Repositórios Ferramentas e Aplicações Analíticas Tecnologias Analíticas Aplicações e Ferramentas de Apresentação Processos Operacionais Conceito Técnico da Business Intelligence Modelação de um Data Warehouse Slowly Changing Dimensions Tipo 1: Sobreposição do Valor Tipo 2: Adicionar uma linha na Dimensão Tipo 3: Adicionar uma coluna na Dimensão Índices B tree Clustered

4 9.6.3 Nonclustered Clustered vs. Nonclustered Ferramentas de Business Intelligence Business Intelligence na Saúde Modelação de Data Warehouses na Saúde Exemplo de um Modelo de Dados aplicado à Gestão de Despesas Exemplo de um Modelo de Dados aplicado aos Registos Médicos Grupos de Diagnósticos Homogéneos (GDH s) Enquadramento Conceito Desenvolvimento em Portugal Implementação Prática Work Flow de Implementação Primeira Fase Análise dos Requisitos Segunda Fase Desenho do modelo do DW Terceira Fase Set up do ambiente de desenvolvimento do ETL Quarta Fase Construção e carregamento das Dimensões Quinta Fase Construção e carregamento dos Factos Sexta Fase Reporting Conclusão Perspectivas Futuras Bibliografia Anexos Mapeamento entre tabelas fonte e dimensões do DW Tabela de volumetria de registos Lista de packages de ETL desenvolvidos Criação de uma base de dados de teste e de um processo de importação directa de um ficheiro Criação de um projecto directo no MicroStrategy

5 1 Agradecimentos O percurso de elaboração da presente tese não foi fácil, exigiu bastante esforço, empenho, motivação e sobretudo coragem, no entanto, sem o apoio da minha família, aos quais desde já agradeço, não teria sido possível terminá la. Quero agradecer bastante ao meu orientador da tese de mestrado, o Professor Doutor Miguel de Castro Neto que sempre acreditou em mim, apoiou me, potenciou me para a investigação e deu me total autonomia para seguir o meu caminho para a obtenção do grau de Mestre. Sinceramente, fiquei deveras satisfeito com as orientações que tive. Também uma palavra de agradecimento para a minha co orientadora, a Professora Doutora Maria do Rosário Oliveira Martins pela sua disponibilidade para o sucesso da presente tese. Por último, um agradecimento muito especial à ACCS (Administração Central do Sistema de Saúde) pela disponibilização dos dados e, sobretudo, na pessoa da Dra. Manuela Rolim, pelos muitos esclarecimentos a dúvidas que foram surgindo durante o longo percurso que foi este projecto. 5

6 2 Resumo A presente tese baseia se na implementação de raiz de um Sistema de Bussiness Intelligence (BI), aplicado aos Grupos de Diagnósticos Homogéneos (GDH s). São abordadas todas as fases de desenvolvimento, desde a modelação do Data Warehouse, desenho e construção dos procedimentos de ETL, até à elaboração de relatórios e dashboards para análise da informação. A ideia da presente tese, surgiu com o intuito de contribuir para o melhoramento da monitorização da classificação dos pacientes em GDH s, de forma a funcionar como instrumento de suporte à tomada de decisão. A principal meta deste sistema de BI, consiste em aproximar os utilizadores finais (que geralmente não são técnicos de informática) de dados que podem ser facilmente consultados e analisados, de forma a poder suportar a tomada de decisão. Para atingir esta meta, é necessário efectuar grandes transformações aos dados provenientes de sistemas operacionais, de forma a torná los legíveis e de fácil acesso a quem tem de tomar decisões. 6

7 3 Abstract This thesis is based on developing from scratch a Bussiness Intelligence (BI) system to Diagnosis Related Groups (DRG's). All phases of development are covered from the modeling of Data Warehouse design and construction of the ETL procedures to reporting and dashboards that are the main tools to analyze information. This idea arose in order to improve monitoring of the evolution of DRG's and how to support decision making. The main goal of this BI system is to approximate the end users (who are not computer technicians) of data that can be easily accessed and analyzed. To achieve this goal it is necessary to make major changes on data from operating systems to make it readable and accessible to anyone who has to make decisions. 7

8 4 Lista de Figuras Figura 1 Arquitectura de BI. Adaptado de: (Davenport & Harris, 2007) Figura 2 Etapas de Implementação de um sistema de BI. Adaptado de: 40 Figura 3 Arquitectura de um DW. Adaptado de: 41 Figura 4 Exemplo de um modelo em estrela. Fonte: (Cincinnati Children's Hospital Medical Center, 2009) Figura 5 Exemplo de um modelo em floco de neve para a dimensão localização Figura 6 Exemplo de um modelo em estrela combinado com o modelo floco de neve. Fonte: (Borysowich, 2007) Figura 7 Exemplo de um registo original Figura 8 Exemplo de um registo após aplicação do tipo Figura 9 Exemplo de um registo após aplicação do tipo Figura 10 Exemplo de um registo após aplicação do tipo Figura 11 Comparação entre árvore natural e binária Figura 12 Estrutura de uma árvore binária Figura 13 Índice de base de dados num formato B tree Figura 14 Comparação entre índices clustered e nonclustered Figura 15 Estado de artes das ferramentas de BI. Fonte: (Gartner, 2010) Figura 16 Arquitectura de um CDW. Adaptado de: 1.html Figura 17 Interface do sistema de gestão de camas. Fonte: software solutions/business activity monitoring.aspx Figura 18 Círculo de valor da saúde. Adaptado de: (Kimball & Ross, 2002) Figura 19 Tabela de factos para a facturação de cuidados de saúde. Adaptado de: (Kimball & Ross, 2002) Figura 20 Tabela de factos para armazenamento de registos médicos. Adaptado de: (Kimball & Ross, 2002) Figura 21 Work Flow de implementação Figura 22 Ficheiros de dados disponibilizados pela ACSS Figura 23 Estrutura e tipo de dados (parte 1) Figura 24 Estrutura e tipo de dados (parte 2) Figura 25 Significado das estruturas Figura 26 Excerto dos dados (parte 1) Figura 27 Excerto dos dados (parte 2) Figura 28 Exemplo de um ficheiro Excel com o mapeamento do campo motivo de transferência (MOT_TRANF) Figura 29 Dimensões do modelo do DW Figura 30 Modelo do DW Figura 31 Criação do projecto de Integration Services no BIDS Figura 32 Toolbox s de componentes de controlo de fluxo e de fluxo de dados do BIDS Figura 33 Criação das ligações à base de dados Staging Area e DW_GDH

9 Figura 34 Lista de packages (processos de ETL) desenvolvidos para carregamento do DW Figura 35 Estrutura da tabela de dimensão diagnóstico Figura 36 Criação de um novo package (processo de ETL) para carregamento de dados. 85 Figura 37 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_DDX.dtsx Figura 38 Tarefa de inserção de um registo com o descritivo não definido Figura 39 Fluxo de dados para o carregamento da dimensão diagnóstico Figura 40 Criação da ligação ao ficheiro Excel Figura 41 Configuração da fonte de dados Figura 42 Parametrização da conversão do tipo de dados Figura 43 Mapeamento entre as colunas fonte e destino, assim como definição da chave do negócio Figura 44 Definição do tipo de slowly changing dimension a aplicar Figura 45 Confirmação de que todos os registos que já existam na dimensão e que surjam com novos descritivos são actualizados Figura 46 Estrutura da tabela de dimensão procedimento Figura 47 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_SRG.dtsx Figura 48 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_SRG.dtsx Figura 49 Estrutura da tabela de dimensão causa externa Figura 50 Componente controlo de fluxo do package SRC_CAUSAD_CAUSA_EXTERNA.xlsx Figura 51 Componente de fluxo de dados do package SRC_CAUSAD_CAUSA_EXTERNA.xlsx Figura 52 Estrutura da tabela de dimensão morfologia tumoral Figura 53 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_MORF_TUM.dtsx Figura 54 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_MORF_TUM.dtsx Figura 55 Estrutura da tabela de dimensão paciente Figura 56 Fluxo de controlo da dimensão paciente Figura 57 Tabela intermédia de carregamento da dimensão paciente Figura 58 Fluxo de dados intermédio de dados na Staging Area Figura 59 Query de extracção dos factos Figura 60 Fluxo de dados para carregamento na dimensão paciente Figura 61 Parametrizações da slowly changing dimension da dimensão paciente Figura 62 Criação de um projecto de Analysis Services (parte 1) Figura 63 Criação de um projecto de Analysis Services (parte 2) Figura 64 Criação de uma nova dimensão no projecto de Analysis Services Figura 65 Opção de gerar uma tabela de tempo na base de dados DW_GDH Figura 66 Selecção da data mínima, máxima e granularidade da dimensão time Figura 67 Processo de geração da dimensão time Figura 68 Comparação entre a coluna default PK_Date e a coluna adicionada SK_DATE Figura 69 Estrutura das dimensões distrito, concelho e freguesia Figura 70 Estrutura das dimensões Distrito, Concelho e Freguesia

10 Figura 71 Controlo de fluxo do processo de ETL para carregamento das três dimensões. 103 Figura 72 Fluxo de dados para carregamento da dimensão distrito Figura 73 Query de extracção para carregamento da dimensão distrito Figura 74 Query de extracção para carregamento da dimensão concelho Figura 75 Query de extracção para carregamento da dimensão freguesia Figura 76 Estrutura da tabela de dimensão destino após alta Figura 77 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_DSP.dtsx Figura 78 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_DSP.dtsx Figura 79 Estrutura da tabela de dimensão GCD Figura 80 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_GCD.dtsx Figura 81 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_GCD.dtsx Figura 82 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_GDH.dtsx Figura 83 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_GDH.dtsx Figura 84 Estrutura da tabela de dimensão GDH Figura 85 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_ADM_TIPO.dtsx Figura 86 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_ADM_TIPO.dtsx Figura 87 Estrutura da tabela de dimensão tipo de admissão Figura 88 Estrutura da tabela de dimensão motivo de transferência Figura 89 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_MOT_TRANSF.dtsx Figura 90 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_MOT_TRANSF.dtsx Figura 91 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_HOSPITAL.dtsx Figura 92 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_HOSPITAL.dtsx Figura 93 Estrutura da tabela de dimensão Hospital Figura 94 Estrutura da tabela TBL_SEASON Figura 95 Datas de inicio das estações do ano inseridas na tabela TBL_SEASON Figura 96 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_SEASON.dtsx Figura 97 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_SEASON.dtsx. 115 Figura 98 Componente controlo de fluxo do package GDH_LOAD_DIM_SERV.dtsx Figura 99 Componente de fluxo de dados do package GDH_LOAD_DIM_SERV.dtsx Figura 100 Estrutura da tabela de dimensão serviço Figura 101 Ligação aos ficheiros *.dbf Figura 102 Controlo de fluxo do package GDH_LOAD_SA.dtsx Figura 103 Código SQL para gerar nomes de ficheiros com a data de execução do package Figura 104 Código SQL para verificar a existência de ficheiros a carregar numa determinada directoria Figura 105 Send mail task do SQL Server Figura 106 Mail enviado aos destinatários

11 Figura 107 Carregamento do conteúdo do ficheiro dbf para a tabela TBL_SRC_GDH_FACT Figura 108 Excerto de uma query de transformação dos dados fonte Figura 109 Horizonte temporal das estações do ano em que as datas consistem em dia e mês Figura 110 Transformação de forma a obter a estação do ano em que o paciente deu entrada no Hospital Figura 111 Fluxo de dados da criação do ficheiro de log Figura 112 Estrutura do ficheiro de log Figura 113 Estrutura do mail enviado com o log do processo de carregamentos dos factos Figura 114 Arquitectura de um projecto directo em MicroStrategy. Fonte: (MicroStrategy, 2010) Figura 115 Definição dos atributos e factos do modelo de reporting do MicroStrategy. 131 Figura 116 Modelo de reporting do MicroStrategy Figura 117 Construção das hierarquias do modelo de reporting Figura 118 Métricas definidas para o reporting Figura 119 Arquitectura de camada tripla. Fonte: (MicroStrategy, 2010) Figura 120 Ambiente e funcionalidades para a criação de um novo report Figura 121 Report do top 30 de GDH s com mais dias de internamento por estação do ano Figura 122 Prompt para selecção de meses a analisar Figura 123 Report do número de pacientes por Mês Figura 124 Report de comparação entre os dias de internamento por GCD em 2007 e Figura 125 Report de métricas por Distrito no ano de Figura 126 Report destino após alta dos paciente em 2007 e Figura 127 Report dias de internamento por estação do ano em 2007 e Figura 128 Dashboard que revela para o Distrito seleccionado o número de dias de internamento por sexo (para dados do primeiro semestre de 2008) Figura 129 Dashboard de análise das GCD sob diferentes perspectivas Figura 130 Opção de criação de uma nova BD Figura 131 Criação da BD de teste no SQL Server Figura 132 Opção de importação directa de dados para BD s do SQL Server Figura 133 Definição da fonte de dados Figura 134 Definição do destino dos dados Figura 135 Especificação de dados a tranferir Figura 136 Especificação da fonte de dados (sheet de Excel) e o destino que consiste numa tabela designada tbl_teste Figura 137 Execução do processo Figura 138 Status da importação de dados Figura 139 Ecrã principal do MicroStrategy Destopk onde se criam os projectos de reporting Figura 140 Criação de um projecto directo no MicroStrategy Figura 141 Assistente de criação do projecto

12 Figura 142 Criação de um novo projecto Figura 143 Criação do catálogo de tabelas do DW Figura 144 Criação da instância para ligação ao SQL Server Figura 145 Configuração da ligação ao DW Figura 146 Configuração do ODBC (ligação do DW) Figura 147 Escolha da instância para ligação ao DW Figura 148 Criação da arquitectura de reporting

13 5 Siglas ACSS Administração Central do Sistema de Saúde AS Analysis Services BD Base de Dados BI Business Intelligence BIDS Business Intelligence Development Studio CD ROM Compact Disc Read Only Memory CID 9 MC Classificação Internacional de Doenças, 9ª Revisão, Modificação Clínica CMS Centers for Medicare and Medicaid Services CRM Customer Relationship Management ERP Enterprise Resource Planning DM Data Mart DRG Diagnosis Related Groups DW Data Warehouse HCFA Health Care and Financing Administration I/O Input/Output GCD Grandes Categorias Diagnósticas GDH Grupos de Diagnósticos Homogéneos JPEG Joint Photographic Experts Group ODBC Open Data Base Connectivity OLAP On Line Analytical Processing MS Management Studio RAM Random Access Memory 13

14 RFID Radio Frequency Identification SCD Slowly Changing Dimensions SA Staging Area SAS Statistical Analysis System SK Surrogate Keys SMTP Simple Mail Transfer Protocol SNS Serviço Nacional de Saúde SPSS Statistical Package for the Social Sciences SQL Structured Query Language TI Tecnologias de Informação T SQL Transact SQL 14

15 6 Introdução Os sistemas de saúde são parte integrante de um sistema social onde a adequação das suas respostas, em termos de saúde, às expectativas da população é um objectivo complexo só realizável com a participação de todos aqueles que se preocupam com o futuro das organizações e das boas práticas de saúde, numa altura em que a referência à tecnologia assume um papel de extrema relevância. O termo da Business Intelligence (BI) não é tão recente como poderíamos imaginar, tomando em consideração a sua actual e crescente popularidade. O seu conceito prático, já era usado na antiguidade. Algumas sociedades do Médio Oriente, utilizavam os princípios básicos da BI quando cruzavam informações, obtidas de diversas fontes, sobre o funcionamento da mãe natureza em prol dos benefícios directos para as comunidades aldeãs. Depois de recolhida a informação, esta era objecto de análise, como por exemplo, o comportamento das marés, os períodos chuvosos e de seca, a posição dos astros, entre outras, dais quais iriam resultar importantes decisões de forma a rentabilizar e melhorar a qualidade de vida das respectivas comunidades (Primak, 2009). É evidente que o Mundo em que vivemos mudou desde então, porém o conceito permanece inalterado. A necessidade de cruzar informações para a realização de uma gestão empresarial eficiente e eficaz, é actualmente uma realidade tão presente na nossa sociedade como no passado. O interesse actual pela BI tem crescido exponencialmente, na medida em que a sua aplicação possibilita a qualquer organização, seja ela de saúde ou outra, realizar uma série de análises e previsões, de forma a agilizar os processos relacionados com as tomadas de decisão. É o que defende Howard Dresner 1, vice presidente da empresa Gartner 2, que é detentor da paternidade do termo BI. 1 Howard Dresner foi vice presidente e investigador da Gartner. Possui 22 anos de experiência na área de BI e já percorreu o mundo em conferências sobre esta temática. A sua biografia pode ser consultada em: 2 A Gartner é uma empresa líder mundial em consultoria e investigação na área de tecnologias de informação. Na área de BI, a Gartner é conhecido por efectuar estudos comparativos sobre as tecnologias existentes no mercado e seus fornecedores. No capítulo Ferramentas de Business Intelligence da presente tese é apresentado um estudo de forma a compreender se o posicionamento e potencial das ferramentas de BI e respectivos fornecedores. Mais informações e detalhes sobre a Gartner podem ser consultados em: 15

16 7 Enquadramento da necessidade do projecto Este projecto tem a sua origem na necessidade de resposta há crescente exigência de informação, clara e concisa, sobretudo na área da saúde. De forma a suportar as tomadas de decisão, surgiu a necessidade de desenvolver este projecto de raiz, ou seja, um sistema de BI completo para uma subárea da saúde, os GDH s, que podemos definir como sendo um sistema de classificação de doentes internados, em grupos clinicamente coerentes e similares do ponto de vista do consumo de recursos. Hoje em dia, os dados relacionados com os GDH s são muitas vezes armazenados em diversos sistemas operacionais (base de dados e ficheiros) num formato deveras inacessível aos utilizadores finais (estes, muitas vezes, só possuem conhecimentos informáticos na óptica do utilizador, limitando se a acompanhar o estado actual dos GDH s, assim como a sua evolução segundo um grande conjunto de características como o diagnóstico, o hospital, o distrito, a sazonalidade, entre outras), o que os leva a uma total dependência do departamento de informática, para obterem os dados num formato e características que lhes respondam às suas necessidades. Se, por cada análise que os utilizadores pretendam fazer sobre dados dos GDH s, corresponder um pedido para obtenção dos mesmos num aspecto amigável, ao departamento de informática, leva nos a satisfazer tal necessidade através de um sistema que se aproxime mais dos utilizadores finais. Uma outra limitação dos actuais sistemas operacionais que armazenam os dados sobre os GDH s, tem como base a ausência de uma visão única dos dados, visto estes se encontrarem dispersos em vários sistemas, o que dificulta o acompanhamento do seu estado actual e futura evolução. Por outro lado, se os dados sobre os GDH s vão aumentando surge a necessidade de armazenar histórico de forma a possibilitar a comparação entre anos, meses homólogos, evoluções nos últimos cinco anos, entre outras análises. Estas análises, não são passíveis de realização, em tempo útil, com os sistemas operacionais, vocacionados apenas para registar transacções relativas aos GDH s e não guardar histórico, visto que, o seu foco não é permitir análises. 16

17 Assim sendo, emergiu deste diagnóstico a oportunidade de realizar uma tese de mestrado em que o seu foco tem como base o desenvolvimento de raiz de um sistema de BI aplicado aos GDH s. O sistema de BI, criado para o efeito, é constituído por várias componentes que serão detalhadas nesta tese mais à frente, no entanto, é importante salientar que o desenvolvimento deste sistema é complexo, mas de fácil apresentação dos dados (forma simples e concisa) que são apresentados aos utilizadores, cuja finalidade se prende com cruzamentos de dados e correspondentes análises, elaboradas de uma forma intuitiva sem ser necessário grandes conhecimentos informáticos (apenas na óptica do utilizador final). Por fim, os sistemas de BI, para além de colmatarem as lacunas dos sistemas operacionais, permitem o armazenamento de histórico, o que permite aos utilizadores efectuarem análises comparativas, de evolução, melhorando assim, a tomada de decisões, tanto a nível operacional como estratégico. 17

18 8 Objectivo É com base nos conceitos de arquitectura de um Data Warehouse 3 (DW) que se pretende aprofundar/inovar a modelização do mesmo aplicado à Saúde, bem como, quais as técnicas usadas, o modelo em estrela 4 ( star schema ) e floco de neve 5 ( snow flake ), e, quais as dimensões 6 e factos 7 que são importantes para a sua construção no sentido de permitir analisar dados clínicos de diversas perspectivas multidimensionais (que consistem em análises das métricas por uma ou mais dimensões definidas no modelo). A grande vantagem dos sistemas de BI é a unificação da informação que se encontra dispersa por diversos sistemas fonte, aos quais é impossível aceder para efectuar consultas/análises multidimensionais aos dados. A partir deste ponto de partida, o objectivo da presente tese, consiste em desenvolver de raiz uma solução de BI completa ( end to end ), que inclui procedimentos de ETL para extracção, transformação e carregamentos dos dados fonte, uma base de dados intermédia para auxiliar o processamento dos dados, um modelo de DW e por último uma plataforma de reporting aplicada aos GDH s visto que o sistema operacional que guarda este tipo de informação não permite consultas/análises simples do ponto de vista do utilizador final. Assim sendo, o modelo de DW desenvolvido, irá dar legibilidade ao modelo de dados, bem como colocá lo num formato em que seja possível efectuar um grande número de consultas/análises, sem grandes dificuldades, através de uma aplicação de reporting, que pretende melhorar o suporte à decisão. Todos os conceitos mencionados nesta secção serão detalhados ao longo da presente tese. 3 Grande repositório (base de dados) central de dados consolidados estruturado para realizar consultas analíticas complexas, e adequado para o apoio à tomada de decisão. 4 Definição no capítulo de Conceitos de Modelação de Dados. 5 Definição no capítulo de Conceitos de Modelação de Dados. 6 Definição no capítulo de Conceitos de Modelação de Dados. 7 Definição no capítulo de Conceitos de Modelação de Dados. 18

19 9 Business Intelligence 9.1 Arquitectura da Business Intelligence Segundo vários analistas de informação, quase a totalidade dos desafios técnicos que se prendem com obtenção, tratamento e análise de grandes quantidades de dados, encontramse resolvidos. De forma a constatar, o atrás exposto, veja se alguns filmes de Hollywood, em um hacker, através de um computador portátil acede a um número ilimitado de dados que estão acessíveis na internet e que tenha conhecimento de algumas passwords (algumas delas obtidas em segundos, através de programas de hacking ), resulte no roubo de identidade, etc. Felizmente que para a nossa privacidade não é assim tão fácil. Certamente que se tornou fácil a captura e armazenamento de grandes quantidades de dados. A quantidade de dados em número são ainda hoje difíceis de absorver, no entanto, em termos de espaço, os volumes de dados têm crescido dos megabytes para os gigabytes, e depois para os terabytes. Algumas bases de dados corporativas estão rapidamente a chegar aos petabytes (1.000 terabytes). Enquanto que os computadores e servidores antigos já não têm capacidade e potência para lidar com os volumes de dados necessários para as aplicações analíticas, os recentes processadores de 64 bits conseguem no. No entanto, no dia a dia das organizações estas confrontam se com a grande quantidade de dados que geram, e que raramente sabem o que fazer com eles. Os dados carregados nos sistemas são como uma caixa de fotografias que é guardada no sótão à espera que um dia seja encontrada uma solução para o armazenamento caótico. Além disso, a maioria dos departamentos de TI investem excessivamente no apoio e manutenção de capacidades básicas transaccionais. Ao contrário da vanguarda analítica, até mesmo em organizações com sistemas transaccionais de referência apresentam grandes limitações na limpeza de dados e na integração com aplicações analíticas (Davenport & Harris, 2007). Em suma, as tecnologias de informação melhoraram a capacidade de armazenamento de grandes volumetrias de dados, e a maioria das organizações não acompanhou a sua evolução na capacidade de os gerir, analisar e aplicar. No entanto, as organizações que competem na componente analítica podem não ter resolvido todos estes problemas, mas ao apostarem em ferramentas analíticas apresentam um melhor desempenho do que os seus concorrentes. 19

20 9.2 Componente Analítica e Arquitectura da Business Intelligence Todas as organizações com sérias aspirações analíticas têm um departamento ou equipa de TI envolvida no projecto de BI. Por exemplo, através da introdução da componente analítica nos processos de negócio, o departamento ou equipa de TI pode ajudar a desenvolver e a manter uma vantagem competitiva da organização. Determinar as capacidades técnicas necessárias para a competitividade analítica requer uma colaboração próxima entre as TI e os gestores de negócio. Este é um princípio que as organizações como a Progressive Insurance (seguradora) compreendem plenamente. Glen Renwick, director executivo da Progressive Insurance e ex chefe de TI, sabe como é crítico para alinhar as TI com a estratégia de negócio " Aqui na Progressive temos a equipa de TI a trabalhar lado a lado com a equipa organizacional no sentido de resolverem problemas técnicos que têm impacto no negócio. Do lado do negócio, é reconhecido a importância das TI no core business. Os nossos planos de negócios e de TI estão intrinsecamente ligados, porque os seus objectivos de trabalho também o estão.". Encontramos este mesmo nível de alinhamento de TI/negócios em muitas outras organizações. Na componente analítica, as organizações, de forma a manterem se competitivas, estabelecem um guia de princípios para assegurar quais os investimentos em TI que reflectem as suas prioridades corporativas. Os princípios devem incluir as seguintes afirmações: O risco associado com o conflito de fontes de informação deve ser reduzido. As aplicações devem ser integradas, visto que a componente analítica é transversal a toda a organização. A componente analítica deve estar habilitada para fazer parte da estratégia da organização. A responsabilidade pela obtenção dos dados, tecnologia e correcção dos processos é da competência do denominado arquitecto de TI. Este arquitecto, em estreita colaboração com o CIO, deve determinar como os componentes da infraestrutura de TI (hardware, software e redes) vão trabalhar juntos para fornecer os dados, a tecnologia e o suporte necessários para o negócio. Esta tarefa é mais fácil para o start ups como a Netflix (empresa líder mundial em serviços de subscrição pela internet de filmes e programas de televisão), que pode criar o seu 20

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